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         <gmd:abstract>
            <gco:CharacterString>Monitoreo de los cultivos de maíz amarillo duro mediante el uso, análisis e interpretación de imágenes satelitales de mediana y alta resolución.
* Segundo período de siembra: mayo - octubre 2024.</gco:CharacterString>
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            <gco:CharacterString>Identificar las zonas de producción de los cultivos y cuantificar la superficie de siembra durante el período determinado.</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>Guayas</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>Loja</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>Los Ríos</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>Manabí</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>Orellana</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>Santa Elena</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>Santo Domingo De Los Tsáchilas</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>Sucumbíos</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>Permite analizar la situación agro-económica de los cultivos y brindar las bases necesarias para la estructura y formulación de las políticas de importaciones, excedentes de producción y fijación de precios.</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>Licencia CC BY-NC-SA: Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual
* Para información detallada consulte el siguiente link:
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode</gco:CharacterString>
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Esta licencia permite a otros entremezclar, ajustar y construir a partir de su obra con fines no comerciales, siempre y cuando le reconozcan la autoría y sus nuevas creaciones estén bajo una licencia con los mismos términos.     
* Para información detallada consulte el siguiente link:
  https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es</gco:CharacterString>
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         <gmd:supplementalInformation>
            <gco:CharacterString>La Unidad Mínima Cartografiable (UMC) establecida es de 0.5 hectáreas. Superficie que se ha establecido debido a la representatividad del conjunto de agricultores que cuentan con cultivos menores a 1 hectárea y contribuyeron a la productividad de maíz amarillo duro en el segundo período de siembra del año 2024.</gco:CharacterString>
         </gmd:supplementalInformation>
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                  <gco:CharacterString>El ZIP contiene: Base de datos geográfica en formato (.shp)</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>El ZIP contiene: Leyenda temática en formato (.lyr) y (.sld)</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>La tabla Excel contiene las estadísticas del mapa a nivel cantonal</gco:CharacterString>
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               <gmd:specification>
                  <gco:CharacterString>La tabla Excel contiene la leyenda del mapa</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>La memoria técnica contiene la metodología y resultados del proyecto</gco:CharacterString>
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                        <gco:CharacterString>Catálogo de Objetos Geográficos y Productos Cartográficos Agropecuarios del Ministerio de Agricultura y Ganadería: Consultar página 44</gco:CharacterString>
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                        <gco:CharacterString>a) La información geográfica de este mapa pasó por un adecuado proceso de control de calidad conforme a la norma ISO 19157; b) La base de datos geográfica fue catalogada y estandarizada conforme al Catálogo de Objetos Geográficos y Productos Cartográficos Agropecuarios del Ministerio de Agricultura y Ganadería (documento elaborado en base a los lineamientos técnicos establecidos por el Catálogo Nacional de Objetos Geográficos, que ha tomado como referencia las normas ISO/TS 19110:2005 e ISO 19126:2009).</gco:CharacterString>
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                        <gco:CharacterString>La Coordinación General de Información Nacional Agropecuaria - CGINA (antes denominada CGSIN), a través de la Dirección de Generación de Geoinformación Agropecuaria - DGGA ejecuta desde el año 2014 el proyecto de “Estimación de superficie de siembra de los cultivos de Maíz amarillo duro, escala 1:25.000” mediante el uso, análisis e interpretación de imágenes satelitales de alta resolución. A partir de mayo del año 2017 se han empleado imágenes satelitales de mediana resolución y que son de libre acceso, utilizándolas como imágenes de referencia en aquellos sectores donde la presencia de nubles dificulta la interpretación de información.

A continuación, se describen las fases del proceso para el primer período de siembra del año 2024:

1. Selección y adquisición de insumos: Se recolectó información cartográfica base y temática realizada dentro del convenio MAGAP-IEE-SENPLADES en el proyecto “Generación de geoinformación para la gestión del territorio a nivel nacional a escala 1:25.000”, durante los años 2009-2015; imágenes satelitales de los sensores SENTINEL-2 de resolución espacial 10 metros, revisita de 5 días y Mosaicos mensuales PLANETSCOPE de resolución espacial 4,77 metros.

2. Definición del área de estudio: Se priorizaron un total de 6 provincias de acuerdo al volumen y aporte a la producción nacional (El Oro, Guayas, Loja, Los Ríos, Manabí y Santa Elena).
Sin embargo, a partir del año 2020 se han incluido a las provincias colindantes: Bolívar, Cañar, Cotopaxi.

3. Definición regiones de interés (ROIs): polígonos que delimiten áreas conocidas de cultivo de maíz amarillo duro a nivel provincial y se extraen muestras de entrenamiento para del cultivo.

4. Entrenamiento: con estos ROIs, se entrena un modelo (desarrollado
por parte de la Dirección de Generación de Geoinformación Agropecuaria)con el algoritmo de Random Forest mediante la plataforma de Google Earth Engine (GEE), para obtener una clasificación. Una vez entrenado el modelo, se aplicará el modelo entrenado a toda la imagen para obtener una clasificación de cada píxel para generar un mapa de cultivo. 

5. Vectorización: Con la capa obtenida en formato ráster, se realiza una vectorización y suavizado de la capa para obtener polígonos del cultivo de estudio. 


6. Trabajo de campo: consiste en validar la capa preliminar de estimación obtenida en el paso anterior, a la vez que se levantan puntos GPS de calibración y validación en campo. 


7. Reinterpretación y ajuste: consiste en ajustar la cartografía preliminar en función del análisis de los datos recolectados en campo, con el fin de obtener la cobertura final de estimación de superficie sembrada del cultivo en estudio.

8. Fusión de capas geográficas: utilizando las herramientas de geoprocesamiento de QGIS 3x, se realizó la intersección entre la capa de estimación y la de límites territoriales cantonales provistos por el Comité Nacional de Límites Internos - CONALI, 2023. 

9. Normalización y Estandarización: se realizó el control de calidad temático y geométrico durante todo el proceso de producción de la cartografía de estimación; y, posteriormente se procedió a catalogar la base de datos de la cobertura obtenida.</gco:CharacterString>
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                        <gco:CharacterString>Cumplimiento satisfactorio: Los procesos llevados a cabo para la Normalización y Estandarización de la estimación de superficie sembrada del cultivo de maíz amarillo duro para el primer período de siembra del año 2024 se cumplieron al 100%.</gco:CharacterString>
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                        <gco:CharacterString>Para generación de la capa temática:
- PlanetScope. (2024). Mosaico de imágenes satelitales.
- Comité Nacional de Límites Internos (CONALI). (2023). Trazado de límites territoriales internos. Escala 1:50.000 y 1:5.000.

Para generación del mapa temático:
- Instituto Geográfico Militar (IGM). (2013). Base Regional. Escala 1:250.000.
- Comité Nacional de Límites Internos (CONALI). (2023). Trazado de límites territoriales internos. Escala 1:50.000 y 1:5.000.
- Ministerio de Relaciones Exteriores y Movilidad Humana. (2012). Límite político internacional. Escala 1:500.000.</gco:CharacterString>
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                  <gco:CharacterString>Catálogo de Datos - METADATOS del Ministerio de Agricultura y Ganadería</gco:CharacterString>
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            <gco:CharacterString>Licencia CC BY-NC-SA: Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual
* Para información detallada consulte el siguiente link:
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode</gco:CharacterString>
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            <gco:CharacterString>Licencia CC BY-NC-SA: Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual -                  
Esta licencia permite a otros entremezclar, ajustar y construir a partir de su obra con fines no comerciales, siempre y cuando le reconozcan la autoría y sus nuevas creaciones estén bajo una licencia con los mismos términos.     
* Para información detallada consulte el siguiente link:
  https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es</gco:CharacterString>
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